编辑推荐：本套装共包含《Python计算机视觉编程》、《Python网络编程攻略》、《Python语言及其应用》、《Python数据挖掘入门与实践》、《Python编程：从入门到实践》、《Python科学计算基础教程》、《Python项目开发实战（第2版》、《Python数据处理》、《Python机器学习经典实例》、《Python测试驱动开发：使用Django、Selenium和JavaScript进行Web编程（第2版）》10本书
内容简介： 《Python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。 《Python计算机视觉编程》适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。
《图灵程序设计丛书：Python网络编程攻略》介绍了现实世界中几乎所有网络任务的真实示例，通过简明易懂的形式让读者掌握如何使用Python完成这些网络编程任务。具体说来，书中通过70多篇攻略讨论了Python网络编程的高阶话题，包括编写简单的网络客户端和服务器、HTTP协议网络编程、跨设备编程、屏幕抓取以及网络安全监控，等等。本书可以作为任何一门网络编程课程中培养实践技能的补充材料。《图灵程序设计丛书：Python网络编程攻略》需要读者对Python语言及TCP/IP等基本的网络概念有了解，但即使不精通也能通过本书理解相关概念。 《图灵程序设计丛书：Python网络编程攻略》适合网络程序员、系统/网络管理员及Web应用程序开发人员阅读。
本书介绍Python 语言的基础知识及其在各个领域的具体应用，基于新版本3.x。书中首先介绍了Python 语言的一些基本知识，然后介绍了在商业、科研以及艺术领域使用Python 开发各种应用的实例。文字简洁明了，案例丰富实用，是一本难得的Python 入门手册。 本书适合所有编程初学者阅读。
本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。 本书面向愿意学习和尝试数据挖掘的程序员。
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第 二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
Python因为其自身的诸多优点而成为科学计算的极 佳选择。本书是将Python 用于科学计算的实用指南，既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了杰出实践经验。其主要内容包括：科学计算的基本概念与选择Python 的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，用于科学计算的API 和工具包，如何利用Python 的NumPy 和SciPy 包完成数值计算，用Python 做符号计算，数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。
本书来自真正的开发现场，是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结和智慧结晶。作者从Python的环境搭建开始讲起，介绍了Web应用的开发方法、项目管理及审查、测试与高效部署、服务器调试等内容，尽可能网罗了Python项目开发流程中的方方面面，有助于开发 者建立有序生产环境，提高开发效率，让编程事半功倍。此外，在本书中Python仅仅是一个载体，很多知识点在非Python下也适用。
本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极-端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。
本书从基础的知识开始，讲解Web开发的整个流程，展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。第一部分介绍了测试驱动开发和Django的基础知识，并在每个阶段进行严格的单元测试。第二部分讨论了Web开发要素，探讨了Web开发过程中不可避免的问题，以及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些话题，如模拟技术、集成第三方认证系统、Ajax、测试固件以及持续集成等。 第2版全部使用Python 3，并针对新版Django全面升级，介绍了由外而内的测试驱动开发流程。 本书适合Web开发人员阅读。
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